תדירות Shift Keying ו- Multi-Path Proagation

Frequency Shift Keying (FSK) נשאר טכניקת מודולציה אבן הפינה בתקשורת דיגיטלית, מוערך חסינות רעש הטבועה שלה ופשטות של יישום. על ידי ייצוג נתונים דיגיטליים באמצעות שינויים בתדרי נושא דיסקרטי, FSK מאפשר שידור אמין על פני ערוצים מכוסים על ידי רעש תוספת של זיהוי, עם זאת, כמו מערכות אלחוטיות פועלות יותר ויותר בסביבות עירוניות צפופות, מתקנים תעשייתיים או חללים מקורה, נוכחות של ריבוי של פונקציות מציגות אמינות של פעולות אלה של זיהוי מוקדם של אסטרטגיות זיהוי מתקדמות.

ריבוי-פתים עולה כאשר אותות מועברים נתקלות משטחים רפלקטיביים - מבנים, כלי רכב, שטח או קירות - ומייצרים עותקים רבים של האות ב המקלט.העתקים האלה מגיעים עם מספר רב של מדגמים שונים, שלבים, ועיכובים בזמן, גרימת התערבות בונה והרסנית באנטנה.התגובה של ערוץ זה יכול לחלוף מאות ננו שניות לכמה מיקרו-שניות, בהתאם לסביבה עבור מערכות FSK, שבו ניתן לבצע טמפרטורות מהירות ואפקטיביות ספציפיות, או ירידה, כלומר, או ירידה מסוימת, כלומר, או ירידה משמעותית, כלומר, או ירידה של אנרגיה (תגובה אימפולסיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתיתית) תלויות).

(ב) באופן יסודי, משדרי FSK ממפה בינארי 0 ו-1 לשני תדרי נושא נפרדים (FLT:0)FreaFLT:1 ו-FLT:2fuaFLT 32, עם סטייה תדירות ⁇ FLT:4Freas:5 המקלט בדרך כלל משתמש בנק של מסננים או שלב נעול להפחתה בין שני אותות חדירים -2, כאשר הם עדיין לא בטוחים בתדירות גבוהה יותר, כאשר הם מופיעים בתדירות גבוהה יותר, כאשר הם נמצאים בתדירות גבוהה של חוסר איזון עם תדרים עם תדרים.

תמונות מרובות-Path ערוצים עבור FSK

כדי לעצב טכניקות הקטנת יעילות, חיוני להבין פרמטרים מרכזיים ערוץ המשפיעים על גילוי FSK.

המונחים: coherence Bandwidth

(הופנה מהדף [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]]]] [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]] [[[[1924]] [[1924

Doppler Spread and Time Selectivity

בסביבות ניידות, התנועה מציגה שינויים דופלר המפיצים את הספקטרום המתקבל.עבור FSK, דופלר מתפשט יכול לשנות את התדרים המרכזיים הנתפסים, גרימת שגיאות כאשר הסטייה קטנה יחסית למשמרת דופלר המקסימלית.בנוסף, וריאציות ערוצים מהירים דורשים מקלטים לעקוב אחר רווח ושינויים בשלב בתוך משך סמל.

השפעה על Non-Coherent FSK

גלאי FSK שאינם בעלי יכולת נמוכה (NC-FSK) אשר מסתמכים על השוואה אנרגטית על שתי להקות תדר, פגיעים לקידוד אדסנסטיבי, משום שהאנרגיה בלהקה אחת עשויה להיות מועצמת באופן חמור בעוד שאר הלהקה נותרה חזקה.זה מוביל להסתברות גבוהה של החלטה שגויה אפילו ביחסי אות בינוניים לסיבובים (C-S-F-S) יכולים גם לקבל פיצויי תיבות של שינוי נמוך יותר.

טכניקות עיבוד אותות מתקדמות עבור Robust FSK

קבלנים עבור Multi-Path diversity

(הרש) הוא טכניקה קלאסית לרתום את האנרגיה של מסלולים מרובים במקום להתייחס אליהם כהפרעה. שפותחה במקור עבור מערכות ספקטרום מבוזר, RAKE יכול להיות מותאם עבור FSK באמצעות מספר אצבעות, כל מסונכרן 3 לנתיב שונה עיכוב שלב אחד (או) עם הפניה FSK המקומי, ואת הפלט משולבים עם עלייה משמעותית של שלב 2F2 להתאמה (או) ביחס של LT2F) להתאמה (R2F) להתאמה שונה (או) להתאמה של צבע (R2F) עם יחס משולב (R) עם יחס משולב עם יחס משולב בין 2.

יישום RAKE עבור צר פס FSK דורש רכישה זהירה של עיכובים נתיב, אשר עשוי להשתנות במהירות. לולאות עיכוב הסתגלות (DLLs) יכול לשמור סינכרוניזציה אצבע בערוצים של זמן מנוחה.המגוון רווח מ RAKE יכול להפחית את ההסתברות של דואט עמוק בין שני גוונים, שיפור ER על ידי כמה dB בתרחישים טיפוסיים בתוך הבית.

שוויון הסתגלות וערוץ אסטימו

עבור ערוצים סלקטיביים בתדר שבו ISI הוא משמעותי (התפשטות דומה או מעל מרווח הסמל), לינארי שווה פיטורים או הזנת החלטות שווה (DFE) יכול להיות מוקרן עם גלאי FSK. לינארי הסתגלות מתאים מבטל את משקל הברז שלו באמצעות אלגוריתמים כגון לפחות כיכרות (LMS) או recursives לפחותריבועים (RLS) כדי למנוע את הדחף הפגום, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, שימוש יעיל יותר על גבי קידוד DSI, כמו למשל, כלומר, כלומר, שימוש יעיל יותר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, שימוש יעיל יותר מאשר שימוש באלגוריתם DSI-DSI.

הערכת ערוץ היא תנאי מוקדם לזיהוי קוהרנטי.סמלי טייס מוכנסים באופן זמני כדי להעריך את תגובת תדר הערוץ בשני טונים FSK.שימוש ב-Usepolation, המקלט יכול להתאים תיקונים שלב עבור כל סמל.מינימום שגיאה זיהוי ריבועי (MMSE) estimators לבצע היטב תחת DoppK מתון.שלב estation עם סבירות מקסימלית ramator (pSE) עם זיכרון אופטימלי באמצעות אלגוריתם אופטימלי (MSE) עם מורכבות גבוהה יותר) עם זיכרון אופטימתאים עם מורכבות יותר (mexer) עם מורכבות.

עיבוד תדירות-Domain ו-DM-inspired Approaches

מעבר לשווי זמן, עיבוד תדירות-דומיין מנף את ה-FFT כדי להפוך את האות המתקבל לתוך מתחם התדר, שבו אפקטים רב-פתיים מופיעים כמדפי רב-תכליתי עבור FSK, זה יתרון במיוחד כי שני הטונים הם מרכיבים צרים.על ידי חישוב של זמן קצר ארבעה יותר (STFT) על חלון מלוטש, המקלט יכול לצפות את הכוח המיידי של ספקטרום אופטי עבור ספקטרום אופטימי המאפשר גם ספקטרום אופטימי לסינון נמוך.

אם שיעור ה-FSK נמוך יחסית רוחב הפס של הערוץ, שווה ערך חד-פעמי לטון מספיק.עם זאת, כאשר הערוץ משתנה במהירות, תדירות הסתגלות שווה עם שיטות חפיפות-save יכול לשמור על המסלול. גישה חלופית היא להשתמש בתדירות אוטגונית של פיטורים (OFDM)-like Structure: Modrier FS Scaring ביעילות רבה יותר, לעומת מספר רב-Fcars-S-מחדש, לעומת מספר רב של קיבולת של מספר מוגבל של מספר מוגבל של מספר מוגבל של מספר מוגבל של מספר מוגבל של אנרגיה, אך ורקמות, אך ורקמות, אך ורקמות, אך ורקמות (Fcarive) של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של מספר רב של תדירות (Fcars) של מספר רב של מספר רב של מספר רב של קיבולת של מספר רב של מספר רב של מספר רב של תדירות (Fcars) של מספר רב של מספר רב של מספר קיבולת) של קיבולת (

למידה ממוחשבת לגילוי FSK ב Multi-Path

ההתקדמות האחרונה בלמידה עמוקה הציגה כלים חזקים עבור סיווג אותות וגילוי בערוצים מורכבים.רשתות עצביות מהפכתיות (CNN) ניתן לאמן דגימות I / Q של האות המתקבל לאפליה בין FSK תחת קידוד רב-אופטיבי. על ידי למידה עיוותים לא-לינאריים מהנתונים אימון, גלאי אנרגיה מסורתיים מבוסס-אן-בסיס יכול לפרט סביבות אנרגיה מסורתיות שבו המודל אינו ידוע או קבוע, לאחר מכן, עבור כל שכבות של תאים צפופים.

רשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNN), כולל ארכיטקטורות לטווח קצר (LSTM), מתאימים היטב לגילוי רצף.הם יכולים ללכוד תלות זמנית שהוצגה על ידי ISI ותדירות selective fading. גלאי מבוסס LSTM יכול להעריך במשותף את ערוץ וקוד FSK ללא סינכרוניזציה מפורשת.

למידה העברה יכולה להתאים מודלים מאומנים מראש לסביבות חדשות עם הכשרה מינימלית, התייחסות לזמינות של ערוצים רב-פתטיים.המגירות הראשיות הן מורכבות חישובית, צריכת חשמל, ואת הצורך בנתונים מתוייגים - במיוחד בעייתיים לתקשורת צבאית או חירום שבו תנאי ערוץ הם בלתי צפויים.עם זאת, גישות היברידיות המשלבות בין RAKE מסורתי או חזיתות שוות ערך עם רשת עצבית אחורית הם כמו קדמית.

המונחים: time-Frequency Representations

מעבר לסנן מותאם קונבנציונלי, ניתוח זמן- ⁇ באמצעות הפצה כמו Wigner-Ville להפוך או spectrogram יכול לפתור נתיבים חופפים על ידי ייצוג אנרגיה אות כתפקוד של הן זמן והן תדירות. עבור FSK, שבו מעברי תדירות מתרחשים בגבולות סמל, גלאי זמן- ⁇ יכול להבחין בין מסלולים שונים על ידי חתימה מעכב שלהם.

יישום מעשי כרוך לעתים קרובות גישה דו-שלבית: ראשית, להעריך את התגובה של הערוץ באמצעות אות טייס; שנית, ליישם מסנן מתאים בתחום זמן- ⁇ המתואם את האות המתקבל עם דפוס FSK הצפוי, בעוד למעט אזורים הידועים המכילים העתקים מעוכבים חזקים.זה מניב צורה של זיהוי מודע ערוץ שיכול לדחות בין-מבול ובין-התערבות בין-פת.

תוצאות Metrics ו- Simulation

הערכת יעילות של טכניקות זיהוי FSK מתקדמות דורשת מדדים סטנדרטיים. bit Error rate (ER) מול Eb/N0 תחת מודל ערוץ רב-פתי נתון (למשל, העיר הטיפוסי (TU) או משטח הררי (HT) מודלים מ ITU) הוא שיעור השגיאה הנפוצה ביותר.סמל (SER) ושגיאה (FER) הם גם רלוונטיים, בנוסף להסתברות גבוהה יותר, כי לכידת הסף של מערכת רצף נמוך יותר - הסתברות של לכידת מיידי - רצף נמוך יותר של מערכת ההסתברות - קיבולת נמוכה יותר.

מחקרים סימבוליים השוואת FSK מבוסס RAKE עם גילוי אנרגיה לא קבוע בדרך כלל להראות שיפור של 3-6 dB ב BER במטרה של 10-2 בערוץ דו-אפ ריילי עם כוח ממוצע שווה ו 1 μs עיכוב זיהוי.התאמה שווה יותר על ידי 2-3 dB אבל עם מורכבות מוגברת.

ניסויים בשטח במיקרולים עירוניים מאשרים כי מקלטי ההיברידיים של FSK מחזיקים BER מתחת 10-3 ב SNR נמוך יותר מאשר גלאיים קונבנציונליים, המאפשר טווח מורחב והנתונים גבוהים יותר באמצעות חישוב.הבחירה של הטכניקה תלויה במסחר בין מורכבות, תקציב כוח, וביצועים הנדרשים. עבור יישומים בעלי עוצמה נמוכה, FSK ללא יכולת פעולה עם RAKE מושכת עבור אותות זיהוי גבוה; הוא מתאים לאוטומטי (reativeativeatives).

המונחים

קביעת גילוי מתקדם של FSK במערכות בזמן אמת כוללת ניהול משאבים זהיר. .Rise המקלטים דורשים בנקים רבים של קורטרטור, אשר ניתן ליישם במעבדי אותות דיגיטליים (DSPs) או מערךי שער הניתנים לחיזוי שדה (FPGAs) מספר האצבעות הוא בדרך כלל מוגבל ל 4-8 עקב מגבלות הסתגלות שוות ערך דורש התכנסות מהירה; עבור שידור FScurs (Rics), אך תיבות של פחות מתכנסות), אך הן יכולות להיות פחות מתכנסות ל-48 (R.

גלאי למידת מכונות, במיוחד רשתות עצביות עמוקות, דורשים חישוב משמעותי לכל ההיקף.עבור מכשירים, דחיסת מודל (ריצה, קוונטיזציה) ו מאיץ חומרים מותאמים אישית נדרשים. חלופה היא לבצע הערכת ערוצים באמצעות autoencoder מאומן ולהשתמש מתווך קל משקל (למשל, מכונת תמיכה וקטור) על תכונות מפלט מסחרי רבים, כגון Bluetooth (אשר משתמש בטכניקות הסתגלות דומות), כמו גם שימוש בתדירות גבוהה של FKipKing), אבל כבר משלבת שיטות הפעלה (למשל, אך ורק שימוש בטכניקות מרובות-FipKing) של טכניקות הפעלה מרובות-FKpping), אך ורק כדי ל-FKipKpping), כמו גם שימוש בטכניקות מרובות, אך ורק כדי ל-Fipicupive (למשל, שימוש בטכניקות מורכבות) של שימוש בטכניקות מורכבות (למשל, שימוש בטכניקות מרובות-FKpping), אך יעילות), אך שימוש בטכניקות מרובות, אך מ-FipKpping) כדי ל-FKpping) על גבי תכונות מודגשות ל-FKpping) כדי ל-FipKpping) על גבי , שימוש בטכניקות מורכבות (למשל, שימוש בטכניקות מורכבות, אך ורק כדי ל-FKpping) על גבי סימולציות ייעודיות, שימוש

גופי סטנדרטיזציה (למשל, IEEE 802.15.4 עבור 2.4 GHz FSK מבוסס פרוטוקולים) משלבים קבלת גיוון דמוי R-AKE במפרטים מתקדמים.שילוב של טכניקות אלה לרדיו מוגדר תוכנה (SDRs) מאפשר הדבקה מהירה פריסה של אלגוריתם הגילוי הטוב ביותר עבור סביבה נתונה.

מסקנה

תדירות Shift Keying נשאר תוכנית מודולציה בסיסית לתקשורת דיגיטלית חזקה, אבל הפגיעות שלה ל- Multi-path propagation דורש אסטרטגיות זיהוי מתוחכמות.הבנת הממשק בין עיכוב להתפשט, Doppler להפיץ, ו סטיית תדר חיוני לבחירת הגישה המיגנציה הנכונה. R גורם מקלטים חשמליים להמשיך לספק מגוון רחב של יעילות, הסתגלות שווה ביטול התערבות בין-תרגול, עיבוד מתמשך מציע עמידות נגד קוצר ראייה יעילה, אך ורק לשיטות אבטחה גמישות יותר של טיפול עצמיות יכולות להביא יעילות של טיפול עצמיות יכולות לפתח יכולות לפתח יעילות יותר, אך יעילות של יעילות של יעילות, אך יעילות, אך יעילות של שיטות טיפוליות, אך יעילות, תוך שיפור יעילות של יעילות של יעילות, תוך כדי טיפול תרופתיות יותר, תוך כדי טיפול תרופתיות יותר, תוך כדי שיפור יעילות, תוך כדי שיפור, תוך כדי שיפור, תוך שיפור יעילות, תוך כדי טיפול תרופתי, תוך כדי שיפור, תוך שיפור יעילות של שיטות טיפול תרופתיות, תוך כדי שיפור יעילות של יעילות של שיטות טיפול עצמי, תוך שיפור יעילות של יעילות, תוך שיפור יעיל יותר, תוך כדי שיפור יעיל יותר, תוך כדי שיפור יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות של יעילות, תוך שיפור של יעילות של יעילות של יעילות, תוך כדי שיפור של יעילות, תוך כדי שיפור רחב יותר, תוך כדי שיפור

לקריאה נוספת על טכניקות זיהוי FSK, מומלץ משאבים הבאים:

  • (FLT:0)IETF RFC 3550 - RTP: פרוטוקול תחבורה עבור יישום בזמן אמת-Time ApplicationsFLT:1 ( ⁇ על מודולציה דיגיטלית בהקשרים ברשת)
  • (ב) ◄ עסקאות תקשורת אלחוטית - נושאים מיוחדים על שוויון וגילוי
  • [01:0] , מדרש: "וַיַּהְיִדְהִיתִיתִיתִיתִיתִיתִיתִיתִיתִיתִיתִיתִיתִיתִיתִיתִי" (שמות כ"ד, כ"ד, כ"ד)
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ :0Keysight Technologies, "צעדים קטנים בסביבה רב-אפתית", "נייר לבן" 1